TEORI PROBABILITAS (KEMUNGKINAN) Saptawati Bardosono

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "TEORI PROBABILITAS (KEMUNGKINAN) Saptawati Bardosono"

Transkripsi

1 TEORI PROBABILITAS (KEMUNGKINAN) Saptawati Bardosono

2 Teori Kemungkinan (probabilitas) Untuk komunikasi informasi medis di antara para ahli dan antara seorang ahli dengan pasiennya dan untuk mencegah terjadinya salah interpretasi dari suatu kejadian maka yang terbaik adalah dengan menentukan kemungkinan dengan istilah frekuensi relatif (proporsi). Kemungkinan (P) bahwa suatu kejadian (E) akan terjadi atau P(E) diestimasikan dengan rumus: P(E) = frekuensi terjadinya E dibagi frekuensi akan terjadinya E

3 Apa itu probabbilitas? Apabila sebuah uang logam yang mempunyai 2 permukaan H (head) dan T (tail) dilemparkan berkali-kali Hasil yang diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T dicatat Hasil keseluruhan (outcome atau event) yang didapat kemungkinannya akan mempunyai bentuk seperti : TTHTHHTHHTTHTTTHHTTHHHT.

4 Apa itu probabbilitas? TTHTHHTHHTTHTTTHHTTHHHT. Munculnya permukaan H atau T tidak dapat diduga sebelumnya. Kalau H atau T mempunyai kesempatan yang sama untuk muncul pada setiap pelemparan, tidak mungkin bahwa hasil keseluruhan (trial) adalah semuanya H atau semuanya T. H dan T akan saling muncul secara bergantian walaupun tidak perlu secara sistematik (random sequence atau random series)

5 Nilai probabilitas outcome/event Tentang seri pelemparan sebuah uang logam yang bermuka 2 buah, maka probabilitas untuk setiap muka akan mendekati ½ Tentang seri pelemparan sebuah dadu bermuka 6 buah, maka probabilitas untuk setiap muka akan mendekati 1/6 probabilitas selalu dinyatakan dengan angka yang berkisar antara 0 dan 1

6 Teori Kemungkinan (probabilitas) Nilai probabilitas berada antara 0 dan 1: a) Nilai 0 artinya kejadian tidak akan terjadi b) Nilai 1 artinya kejadian pasti terjadi c) Nilai 0,5 artinya kemungkinan kejadian akan terjadi sama dengan kejadian tidak akan terjadi Jumlah dari probabilitas (frekuensi relatif) dari semua kejadian yang dapat terjadi dalam sampel harus 1 (atau 100%)

7 Teori Kemungkinan (probabilitas) Contoh: Dari 1047 sampel usia tahun diamati kadar kolesterol serumnya, ingin diketahui kemungkinan bahwa kadar kolesterol serum seseorang yang dipilih secara acak berada pada interval 160 dan 179 mg/dl dan probabilitas lelaki usia 50 tahun dengan kolesterol serum kurang dari 200 mg/dl.

8 Dari tabel tersebut didapatkan proporsi (probabilitas) dari sampel dengan interval kadar kolesterol mg/dl adalah 37 dari 1047 atau 37/1047 = 0,035 Frekuensi kumulatif dari sampel dengan kadar kolesterol serum kurang dari 200 mg/dl adalah 15,8% atau ( dari 1047 sampel = 165/1047 = 0,158

9 Tabel 2X2 Tabel 2X2 digunakan untuk menjelaskan hukum probabilitas sbb: Tabel terdiri dari 2 baris dan 2 kolom sehingga ada 4 sel. Total dari masing2 baris dan kolom disebut sebagai total marginal dan total dari baris dan kolom disebut sebagai total keseluruhan

10 Tabel: Hasil tes diagnostik standar dan diagnostik eksperimental Penyakit + Penyakit - Total Hasil tes Hasil tes Total

11 Tabel 2X2 Hasil disebut + apabila melebihi ambang batas yang ditentukan (cut-off point) Hasil disebut apabila kurang dari ambang batas yang ditentukan (cut-off point) Hasilnya: Dari 100 orang yang diteliti berdasarkan tes diagnostik eksperimental, 10 dinyatakan menderita penyakit berdasarkan tes diagnostik standar (gold-standard) dan 90 dinyatakan bebas penyakit. Dari 90 orang yang bebas penyakit, 86 mempunyai hasil tes - dan 4 mempunyai hasil tes +. Dari 10 orang yang sakit, 3 hasil tesnya dan 7 hasil tesnya +.

12 Tabel 2X2 Bagaimana probabilitas dari 100 sampel dinyatakan berpenyakit berdasarkan tes diagnostik standar? P(penyakit +) = 10/100 = 0,1 Bagaimana probabilitas dari 100 sampel mempunyai hasil tes + dengan tes diagnostik ekslerimental? P(hasil +) = 11/100 = 0,11

13 Aturan dalam hukum probabilitas Probabilitas gabungan dari 2 atau lebih kejadian klinis merupakan probabilitas yang dapat terjadi secara bersamaan, dan dituliskan sebagai P(A+B) Contoh: Berapa probabilitas sampel yang bebas penyakit mempunyai hasil tes? Lihat kolom Penyakit dan Hasil Ada 86 dari 100 sampel yang secara bersamaan tanpa penyakit dan hasil tes atau P(A+B) = 86/100 = 0,86

14 Aturan dalam hukum probabilitas Probabilitas terkondisi adalah probabilitas suatu kejadian akan terjadi setelah kejadian lain telah terjadi P(A/B) Contoh-1: Berapa probabilitas sampel yang kadar kolesterolnya antara mg/dl dari mereka yang kadarnya di bawah 240 mg/dl? Mereka yang kadar kolesterolnya di bawah 240 adalah 523 dan Yang diantara = 10. P(B/A) = 10/523=0,19

15 Aturan dalam hukum probabilitas Contoh-2: Berapa probabilitas sampel yang dinyatakan sakit dari mereka yang hasil tesnya +? Mereka yang hasil tesnya + = 11 dari 100 sampel. Dari 11 tsb yang dinyatakan sakit = 7. P(penyakit+/hasil+) = 7/11 = 0,64, Artinya dari mereka yang hasil tesnya + ada 64% dinyatakan penyakit +.

16 Aturan dalam hukum probabilitas Probabilitas terkondisi versus probabilitas tak terkondisi: a) Tak terkondisi artinya diasumsikan hasil tes belum diketahui (pretest)= P(penyakit+) = 10/100 = 0,10 b) Terkondisi artinya dinyatakan penyakit + setelah diketahui hasil tes + (posttest) = P(penyakit+ / hasil+) = 7/11 = 0,64

17 Rumus Probabilitas Probabilitas terkondisi atau P(A/B) = P(A dan B) / P(B) Contoh: Berapa probabilitas seseorang terkena penyakit mempunyai hasil tes +? P(penyakit+ / hasil+) = P(penyakit + & hasil+) dibagi P(hasil+) = 7/100 : 11/100 = 7/11 = 0,64

18 Rumus Probabilitas Probabilitas gabungan atau P(A+B) = P(A/B) P(B) = P(A) P(B) Contoh: Berapa probabilitas seseorang bebas penyakit & mempunyai hasil tes -? P(penyakit- / hasil-) = P(penyakit - / hasil-) P(hasil-) = (86/89) (89/100) = 86/100 = 0,86

19 Rumus Probabilitas Probabilitas gabungan atau P(A atau B) = P(A) + P(B) - P(A+B) Contoh: Berapa probabilitas seseorang tanpa penyakit atau hasil tesnya -? P(penyakit- atau hasil-) = P(penyakit-) + P(hasil-) - P(penyakit- dan hasil-) = 90/ /100 86/100 = 93/100 = 0,93

20 Rumus Probabilitas Pemilihan ketua senat mahasiswa FKMUI. Seorang mahasiswa akan dipilih secara acak dari sejumlah mahasiswa yang ada. Diketahui P-dokter = 0,8 dan P-laki2 = 0,6 Berapa probabilitas bahwa yang terpilih seorang dokter laki2? Jawab= 0,8 X 0,6 = 0,48

21 Rumus Probabilitas Berapa probabilitas keluarga dengan 4 anak tidak mempunyai anak laki2 bila diasumsikan bahwa proporsi kelahiran bayi laki2 adalah 0,51? Bila anak laki2 = B dan perempuan = G, maka probabilitasnya adalah P(GGGG) = [P(G)] 4 = [1-P(B)] 4 = (1-0,51) 4 = (0,49) 4 = 0,0576

22 Rumus Probabilitas Berapa probabilitas keluarga dengan 4 anak mempunyai 1 anak laki2 dan 3 anak perempuan? Kemungkinan susunannya sbb: BGGG, GBGG, GGBG, GGGB Yang masing2 mempunyai probabilitas = (0,49)3 X (0,51) = 0,06 dan probabilitas keluarga dengan 4 anak mempunyai 1 anak laki2 = 4 (0,06) = 0,24

23 Rumus Probabilitas Suatu tim bulutangkis mempunyai pemain pria 5 orang dan pemain wanita 3 orang. Berapa macam banyaknya ganda campuran yang bisa disiapkan? Jawab: 5 X 3 = 15 ganda campuran Pemain laki2 Pemain perempuan P1 W1 P2 W2 P3 W3 P4 P5

24 Rumus Probabilitas Kemungkinan susunan atau permutasi nya: P1W1 P1W2 P1W3 P2W1 P2W2 P2W3 P3W1 P3W2 P3W3 P4W1 P4W2 P4W3 P5W1 P5W2 P5W3

25 Rumus Probabilitas Kemungkinan susunan atau permutasi: Untuk 3 huruf XYZ = 3 X 2 X 1 = 6 permutasi XYZ XZY YXZ YZX ZXY ZYX Untuk 4 huruf = 4 X 3 X 2 X 1 = 24 permutasi Rumus permutasi = n X (n-1) X (n-2).

26 Rumus Probabilitas Jumlah permutasi untuk 5 buah huruf ABCDE (n) di mana setiap kalinya hanya diambil 3 buah huruf (r) = 5 X 4 X 3 = 60 permutasi Rumusnya = n! / (n-r)!

27 Rumus Probabilitas Berapa permutasi dapat dibuat dari huruf2 pada kata TENNESSEE Jumlah huruf = 9 Huruf T = 1 Huruf E = 4 Huruf N = 2 Huruf S = 2 Jadi ada (9! / (4! 2! 2! 1!) atau 3780 permutasi

28 Rumus Probabilitas Ada berapa kombinasi hadiah yang bisa dipilih oleh seorang juara untuk 4 macam buku dari 7 macam buku yang tersedia? Jawab: 7! / [(7-4)! 4!] = (7X6X5) / (1X2X3) = 35 kombinasi

BIOSTATISTIK. (Saptawati Bardosono)

BIOSTATISTIK. (Saptawati Bardosono) BIOSTATISTIK (Saptawati Bardosono) Definisi Statistik Statistik merupakan kegiatan untuk: 1. Mengumpulkan data 2. Menyajikan data 3. Menganalisis data dengan cara tertentu 4. Menginterpretasi hasil analisis

Lebih terperinci

Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil

Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil Pertemuan 13 &14 Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil dari keseluruhan event yang didapat

Lebih terperinci

BAB V TEORI PROBABILITAS

BAB V TEORI PROBABILITAS BAB V TEORI PROBABILITAS Probabilitas disebut juga dengan peluang atau kemungkinan. Probabilitas merupakan suatu nilai yang digunakan untuk mengukur tingkat terjadinya suatu kejadian yang acak. Oleh karena

Lebih terperinci

PROBABILITAS (KEMUNGKINAN/PELUANG) PENDAHULUAN PENGERTIAN PROBABILITAS HUKUM PROBABILITAS

PROBABILITAS (KEMUNGKINAN/PELUANG) PENDAHULUAN PENGERTIAN PROBABILITAS HUKUM PROBABILITAS PROBABILITAS (KEMUNGKINAN/PELUANG) PENDAHULUAN PENGERTIAN PROBABILITAS HUKUM PROBABILITAS PENDAHULUAN Semua kejadian di alam selalu dikatakan ada ketidakpastian Adanya statistik karena adanya ketidakpastian

Lebih terperinci

BAB 3 Teori Probabilitas

BAB 3 Teori Probabilitas BAB 3 Teori Probabilitas A. HIMPUNAN a. Penulisan Hipunan Cara Pendaftaran Cara Pencirian 1) A = {a,i,u,e,o} 1) A = {X: x huruf vokal } 2) B = {1,2,3,4,5} menghasilkan data diskrit 2) B = {X: 1 x 2} menghasilkan

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN III

STATISTIK PERTEMUAN III STATISTIK PERTEMUAN III OUTLINE PERTEMUAN III BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Konsep-Konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskrit Pengertian Probabilitas dan Manfaat Probabilitas

Lebih terperinci

CONTOH BAHAN AJAR PENDEKATAN INDUKTIF-DEDUKTIF

CONTOH BAHAN AJAR PENDEKATAN INDUKTIF-DEDUKTIF CONTOH BAHAN AJAR PENDEKATAN INDUKTIF-DEDUKTIF 1 2 ATURAN PERKALIAN LEMBAR KERJA SISWA KE-1 Perhatikan soal yang berkaitan dengan perjalanan berikut ini. Pak Zidan dengan mobilnya akan bepergian dari kota

Lebih terperinci

TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS)

TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS) 3 TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS) Teori probabilitas atau peluang merupakan teori dasar dalam pengambilan keputusan yang memiliki sifat ketidakpastian. Ada 3 pendekatan : Pendekatan klasik Pendekatan

Lebih terperinci

Pert 3 PROBABILITAS. Rekyan Regasari MP

Pert 3 PROBABILITAS. Rekyan Regasari MP Pert 3 PROBABILITAS Rekyan Regasari MP Berapakah kemungkinan sebuah koin yang dilempar akan menghasilkan gambar angka Berapakah kemungkinan gedung ini akan runtuh Berapakah kemungkinan seorang kreditur

Lebih terperinci

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan ATURAN DASAR PROBABILITAS BEBERAPA ATURAN DASAR PROBABILITAS Secara umum, beberapa kombinasi dari kejadian dalam sebuah eksperimen dapat dihitung probabilitasnya berdasarkan dua aturan, yaitu: 1) Aturan

Lebih terperinci

SOAL PELUANG KELAS XI MATEMATIKANET.COM 1.! B. 4 2 C. 2 2 D. E. 2 2 A. 840 B. 504 C. 162 D. 84 E. 168

SOAL PELUANG KELAS XI MATEMATIKANET.COM 1.! B. 4 2 C. 2 2 D. E. 2 2 A. 840 B. 504 C. 162 D. 84 E. 168 SOAL PELUANG KELAS XI MATEMATIKANET.COM 1.!!. A. B. 4 2 C. 2 2 D. 2 2 2.!!!. A. 840 B. 504 C. 162 D. 84 168 3. Untuk menuju kota C dari Kota A harus melewati kota B. Dari kota A menuju kota B melewati

Lebih terperinci

Peluang suatu kejadian

Peluang suatu kejadian Peluang suatu kejadian Percobaan: Percobaan adalah suatu tindakan atau kegiatan yang dapat memberikan beberapa kemungkinan hasil Ruang Sampel: Ruang sampel adalah himpunan semua hasil yang mungkin dari

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS Definisi: Probabilitas adalah peluang suatu kejadian Manfaat: Manfaat mengetahui probabilitas adalah membantu pengambilan keputusan yang tepat, karena kehidupan di dunia tidak

Lebih terperinci

Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M

Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M Pecobaan / eksperimen acak Ruang Sampel Peristiwa / kejadian / event Peluang peristiwa Sifat-sifat peluang Cara menghitung peluang 1. hasilnya tidak dapat diduga dengan tingkat

Lebih terperinci

probabilitas Atau berlaku hubungan : P(E) + P(Ê) = 1

probabilitas Atau berlaku hubungan : P(E) + P(Ê) = 1 Teorema Bayes Teori Probabilitas probabilitas Misalkan sebuah peristiwa E dapat terjadi sebanyak n kali diantara N peristiwa yang saling eksklusif (saling asing/terjadinya peristiwa yang satu mencegah

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS PENDAHULUAN Tanpa kita sadari kehidupan kita sehari-hari selalu berhubungan dengan matematika, khususnya peluang. Misalnya dalam pemilihan umum terdapat 5 orang calon presiden,

Lebih terperinci

PENCACAHAN RUANG SAMPEL

PENCACAHAN RUANG SAMPEL PENCACAHAN RUANG SAMPEL PERTEMUAN VII EvanRamdan PENDAHULUAN Tanpa kita sadari kehidupan kita sehari-hari selalu berhubungan dengan matematika, khususnya peluang. Misalnya dalam pemilihan umum terdapat

Lebih terperinci

, n(a) banyaknya kejadian A dan n(s) banyaknya ruang sampel

, n(a) banyaknya kejadian A dan n(s) banyaknya ruang sampel Peluang Suatu Kejadian a) Kisaran nilai peluang : 0 P( b) P( =, banyaknya kejadian A dan banyaknya ruang sampel c) Peluang komplemen suatu kejadian : P(A c ) = P( d) Peluang gabungan dari dua kejadian

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.

KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. EKSPERIMEN suatu percobaan yang dapat diulang-ulang dengan kondisi yang sama CONTOH : Eksperimen : melempar dadu 1 kali Hasilnya

Lebih terperinci

Hidup penuh dengan ketidakpastian

Hidup penuh dengan ketidakpastian BAB 2 Probabilitas Hidup penuh dengan ketidakpastian Tidak mungkin bagi kita untuk dapat mengatakan dengan pasti apa yang akan terjadi dalam 1 menit ke depan tapi Probabilitas akan memprediksikan masa

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS 1 OUTLINE BAGIAN II Probabilitas dan Teori Keputusan Konsep-Konsep Dasar Probabilitas Distribusi Probabilitas Diskrit Pengertian Probabilitas dan Manfaat Probabilitas Pendekatan

Lebih terperinci

TEORI PROBABILITAS. Amir Hidayatulloh, S.E., M.Sc Prodi Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Ahmad Dahlan

TEORI PROBABILITAS. Amir Hidayatulloh, S.E., M.Sc Prodi Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Ahmad Dahlan TEORI PROBABILITAS Amir Hidayatulloh, S.E., M.Sc Prodi Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Ahmad Dahlan SAYA YAKIN MAHASISWA BELUM MELUPAKAN SAYA. YUK, INGAT SAYA KEMBALI SEBELUM KITA BERKENALAN

Lebih terperinci

PROBABILITAS. Elsa Roselina

PROBABILITAS. Elsa Roselina PROBABILITAS Elsa Roselina PROBABILITAS Dasar-dasar Probabilitas Unsur-unsur Probabilitas Hukum Penjumlahan Hukum Perkalian Permutasi dan Kombinasi Dasar-dasar Probabilitas Probabilitas = peluang = proporsi

Lebih terperinci

Apri Nuryanto, S.Pd., S.T, M.T.

Apri Nuryanto, S.Pd., S.T, M.T. Apri Nuryanto, S.Pd., S.T, M.T. The illiterate of the 21st century will not be those who cannot read and write, but those who cannot learn, unlearn, and relearn. - Alvin Toffler PENELITIAN Cara ilmiah

Lebih terperinci

Bab 3 Pengantar teori Peluang

Bab 3 Pengantar teori Peluang Bab 3 Pengantar teori Peluang Istilah peluang atau kemungkinan, sering kali diucapkan atau didengar. Sebagai contoh ketika manajer dari sebuah klub sepak bola ditanya wartawan tentang hasil pertandingan

Lebih terperinci

BAB I PELUANG A. PERCOBAAN dan RUANG SAMPEL PERCOBAAN adalah setiap proses mengamati/mengukur yang menghasilkan data

BAB I PELUANG A. PERCOBAAN dan RUANG SAMPEL PERCOBAAN adalah setiap proses mengamati/mengukur yang menghasilkan data BAB I PELUANG A. PERCOBAAN dan RUANG SAMPEL PERCOBAAN adalah setiap proses mengamati/mengukur yang menghasilkan data Contoh : 1. Melempar mata uang, menghasilkan 2 hasil yaitu munculnya sisi gambar atau

Lebih terperinci

PROBABILITAS 02/10/2013. Dr. Vita Ratnasari, M.Si

PROBABILITAS 02/10/2013. Dr. Vita Ratnasari, M.Si PROBABILITAS Dr. Vita Ratnasari, M.Si Dalam menghadapi persoalan-persoalan yang TIDAK PASTI diperlukan suatu ukuran untuk menyatakan tingkat KEPASTIAN atau KETIDAKPASTIAN kejadian tsb. Definisi / pengertian

Lebih terperinci

Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi

Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi Buatlah aplikasi program untuk menyelesaikan kasus permasalahan dibawah ini, dengan menggunakan software aplikasi yang kalian mampu gunakan, interfacing

Lebih terperinci

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6 1. Kejadian a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Ruang Sampel adalah himpunan dari semua hasil yang mungkin dari suatu kegiatan Contoh : Kegiatan melempar sebuah dadu hasil atau angka yang mungkin muncul adalah

Lebih terperinci

Konsep Peluang (Probability Concept)

Konsep Peluang (Probability Concept) Konsep Peluang (Probability Concept) Percobaan Percobaan: proses acak untuk membangkitkan data. Dalam banyak kasus, hasil dari suatu percobaan tergantung pada faktor kebetulan, dan tidak dapat diramalkan

Lebih terperinci

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya 2 Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam ; Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan ; Suatu Kejadian dan Penafsirannya ; Pada era demokrasi saat ini untuk menduduki suatu jabatan tertentu

Lebih terperinci

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri Nomor random >> angka muncul secara acak (random/tidak terurut) dengan probabilitas untuk muncul yang sama. Probabilitas/Peluang merupakan ukuran kecenderungan

Lebih terperinci

AMIYELLA ENDISTA. Website : BioStatistik

AMIYELLA ENDISTA.   Website :  BioStatistik AMIYELLA ENDISTA Email : amiyella.endista@yahoo.com Website : www.berandakami.wordpress.com DEFINISI PROBABILITAS Harga angka yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan suatu peristiwa terjadi, di antara

Lebih terperinci

UJIAN BERSAMA SMA KABUPATEN TANAH DATAR SEMESTER 1 TAHUN PELAJARAN 2008/2009

UJIAN BERSAMA SMA KABUPATEN TANAH DATAR SEMESTER 1 TAHUN PELAJARAN 2008/2009 Ekonomi B.Indonesia Matematika B.Inggris Sejarah frekuensi UJIAN BERSAMA SMA KABUPATEN TANAH DATAR SEMESTER 1 TAHUN PELAJARAN 200/2009 Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas/jurusan : XI/IPS Hari/Tanggal :

Lebih terperinci

Probabilitas & Teorema Bayes

Probabilitas & Teorema Bayes 1 Probabilitas & Teorema Bayes Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyualamsyah.wordpress.com wahyu@plat-m.com Statistika D3 Manajemen Informatika Universitas Trunojoyo Madura 2 Terminologi Teori Probabilitas didasarkan

Lebih terperinci

TEORI PROBABILITAS. a. Ruang Contoh. Definisi : Ruang contoh adalah himpunan semua kemungkinan hasil suatu percobaan, dan dilambangkan dengan S.

TEORI PROBABILITAS. a. Ruang Contoh. Definisi : Ruang contoh adalah himpunan semua kemungkinan hasil suatu percobaan, dan dilambangkan dengan S. TEORI PROBABILITAS ISTILAH YANG SERING DIGUNAKAN a. Ruang Contoh Definisi : Ruang contoh adalah himpunan semua kemungkinan hasil suatu percobaan, dan dilambangkan dengan S. Bayangkan percobaan melempar

Lebih terperinci

10/7/2004 TI-2131 Teori Probabilitas - DI 1

10/7/2004 TI-2131 Teori Probabilitas - DI 1 3 Variabel Random Pengantar Variabel Random Variabel Random Diskrit Nilai Ekspektasi dan Variansi Variabel Random Diskrit Variabel Random Kontinyu Kovariansi dan Korelasi Distribusi Bivariat Moment Generating

Lebih terperinci

PELUANG KEJADIAN. Macam-macam permutasi 1. Permutasi n unsur dari n unsur n. P n. 2. Permutasi dengan beberapa unsur yang sama

PELUANG KEJADIAN. Macam-macam permutasi 1. Permutasi n unsur dari n unsur n. P n. 2. Permutasi dengan beberapa unsur yang sama PELUANG KEJADIAN A. Aturan Perkalian/Pengisian Tempat Jika kejadian pertama dapat terjadi dalam a cara berbeda, kejadian kedua dapat terjadi dalam b cara berbeda, kejadian ketiga dapat terjadi dalam c

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Probabilitas (Peluang) Probabilitas adalah suatu nilai untuk mengukur tingkat kemungkinan terjadinya suatu peristiwa (event) akan terjadi di masa mendatang yang hasilnya

Lebih terperinci

Eksperimen. Ruang Sampel Diskrit. Ruang Sampel. Ruang sampel S, yaitu himpunan dari semua kemungkinan hasil dari suatu percobaan acak (statistik).

Eksperimen. Ruang Sampel Diskrit. Ruang Sampel. Ruang sampel S, yaitu himpunan dari semua kemungkinan hasil dari suatu percobaan acak (statistik). Eksperimen MA 2081 Statistika Dasar Dosen : Udjianna S. Pasaribu Utriweni Mukhaiyar Kamis, 12 Februari 2009 Ciri ciri eksperimen acak (Statistik): Dapat dulangi baik oleh si pengamat sendiri maupun orang

Lebih terperinci

Statistik Non-Parametrik. Saptawati Bardosono

Statistik Non-Parametrik. Saptawati Bardosono Statistik Non-Parametrik Saptawati Bardosono Uji statistik non-parametrik: Chi-square test Fisher-test Kolmogorov-Smirnov McNemar test Korelasi rank Mann Whitney Wilcoxon Chi-squared test tabel 2X2 Pada

Lebih terperinci

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG Nama Siswa : LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG 2 2. Kelas : Kompetensi Dasar (KURIKULUM 2013): 3.16 Memahami dan menerapkan berbagai aturan pencacahan melalui beberapa contoh nyata serta menyajikan alur perumusan

Lebih terperinci

Konsep Peluang (Probability Concept)

Konsep Peluang (Probability Concept) Konsep Peluang (Probability Concept) Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola tertentu Keteraturan acak dalam jangka

Lebih terperinci

Pembahasan Contoh Soal PELUANG

Pembahasan Contoh Soal PELUANG Pembahasan Contoh Soal PELUANG 1. Nomor rumah yang dimaksud terdiri atas dua angka. Ini berarti ada dua tempat yang harus diisi, yaitu PULUHAN dan SATUAN. Karena nomor rumah harus ganjil, maka tempat Satuan

Lebih terperinci

Pendekatan Terhadap Probabilitas

Pendekatan Terhadap Probabilitas Probabilitas Probabilitas PROBABILITAS adalah suatu ukuran tentang kemungkinan bahwa suatu peris=wa (event) dimasa mendatang akan terjadi. Probabilitas hanya mempunyai nilai antara 0 dan 1 Eksperiment

Lebih terperinci

Bab 1 PENGANTAR PELUANG

Bab 1 PENGANTAR PELUANG Bab 1 PENGANTAR PELUANG PENDAHULUAN Misalkan sebuah peristiwa A dapat terjadi sebanyak n kali diantara N peristiwa yang saling ekslusif dan masing-masing terjadi dengan kesempatan yang sama, maka peluang

Lebih terperinci

PELUANG. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XI. Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M.

PELUANG. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XI. Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) PELUANG Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M.Pd MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XI Created By Ita Yuliana 13 Peluang Kompetensi Dasar 1. Menggunakan

Lebih terperinci

Bab 9. Peluang Diskrit

Bab 9. Peluang Diskrit Bab 9. Peluang Diskrit Topik Definisi Peluang Diskrit Sifat Peluang Diskrit Probabilitas terbatas Konsep Teori Himpunan pada Peluang Diskrit Probabilitas Kejadian Majemuk A B dan A B DuaKejadianSalingLepas

Lebih terperinci

Peluang. Jadi, Ruang Sampel sebanyak {6}. Pada Dadu, ada 1, 2, 3, 4, 5, 6. Pada Kartu Remi, ada : Jadi, Ruang Sampel sebanyak {52}.

Peluang. Jadi, Ruang Sampel sebanyak {6}. Pada Dadu, ada 1, 2, 3, 4, 5, 6. Pada Kartu Remi, ada : Jadi, Ruang Sampel sebanyak {52}. Peluang A. Populasi dan Sampel Populasi adalah himpunan semua obyek yang diteliti. Sampel adalah himpunan bagian dari populasi. Contoh: Dalam rangka menentukan tingkat kecerdasan rata-rata siswa SMP di

Lebih terperinci

peluang Contoh 6.1 Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? Matematika Dasar Page 46

peluang Contoh 6.1 Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? Matematika Dasar Page 46 peluang 6.1 Kaidah Pencacahan A. Aturan Perkalian Misal suatu plat nomor sepeda motor terdiri atas dua huruf berbeda yang diikuti tiga angka dengan angka pertama bukan 0. Berapa banyak plat nomor berbeda

Lebih terperinci

KATA PENGANTAR. Salatiga, Juni Penulis. iii

KATA PENGANTAR. Salatiga, Juni Penulis. iii KATA PENGANTAR Teori Probabilitas sangatlah penting dalam memberikan dasar pada Statistika dan Statistika Matematika. Di samping itu, teori probabilitas juga memberikan dasar-dasar dalam pembelajaran tentang

Lebih terperinci

Materi W12c P E L U A N G. Kelas X, Semester 2. B. Peluang Kejadian Majemuk. 3. Kejadian Majemuk saling Bebas Bersyarat.

Materi W12c P E L U A N G. Kelas X, Semester 2. B. Peluang Kejadian Majemuk. 3. Kejadian Majemuk saling Bebas Bersyarat. Materi W12c P E L U A N G Kelas X, Semester 2 B. Peluang Kejadian Majemuk 3. Kejadian Majemuk saling Bebas Bersyarat www.yudarwi.com B. Peluang Kejadian Majemuk 3. Kejadian Majemuk Saling Bebas Bersyarat

Lebih terperinci

Konsep Dasar Peluang

Konsep Dasar Peluang Konsep Dasar Peluang Pendahuluan Prediksi kejadian sangat diperlukan dan diminati dalam berbagai bidang kehidupan. Seperti peramalan cuaca, penelitian ilmiah, permainan, bisnis, dll. Ruang contoh : Himpunan

Lebih terperinci

CARA MELAPORKAN HASIL ANALISIS STATISTIK: GENERALISASI DARI SAMPEL KE POPULASI

CARA MELAPORKAN HASIL ANALISIS STATISTIK: GENERALISASI DARI SAMPEL KE POPULASI CARA MELAPORKAN HASIL ANALISIS STATISTIK: GENERALISASI DARI SAMPEL KE POPULASI PENDAHULUAN Kebanyakan penelitian biomedik bergantung pada kepastian bahwa apa yang benar terjadi pada sampel juga benar terjadi

Lebih terperinci

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS Dalam kehidupan sehari-hari kita sering mendengar dan menggunakan kata probabilitas (peluang). Kata ini mengisyaratkan bahwa kita berhadapan dengan sesuatu

Lebih terperinci

Jadi, seluruhnya ada 4 x 4 x 3 x 2 = 96 bilangan yang dapat disusun dengan angkaangka yang tidak boleh berulang.

Jadi, seluruhnya ada 4 x 4 x 3 x 2 = 96 bilangan yang dapat disusun dengan angkaangka yang tidak boleh berulang. Jika kejadian pertama dapat terjadi dengan n cara berbeda Kejadian kedua dapat terjadi dengan n cara berbeda Kejadian ketiga dapat terjadi dengan n 3 cara berbeda Kejadian keempat dapat terjadi dengan

Lebih terperinci

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT)

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT) MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS (Nuryanto, ST., MT) Pendahuluan Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : hasil percobaan himpunan yang memuat semua kemungkinan Kejadian = Event

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS OLEH : RIANDY SYARIF

KONSEP DASAR PROBABILITAS OLEH : RIANDY SYARIF KONSEP DASAR PROBABILITAS OLEH : RIANDY SYARIF Definisi Probabilitas adalah suatu ukuran tentang kemungkinan suatu peristiwa (event) akan terjadi dimasa mendatang. Probabilitas dinyatakan antara 0 s/d

Lebih terperinci

PENS. Probability and Random Process. Topik 3. Dasar Probabilitas. Prima Kristalina Maret 2015

PENS. Probability and Random Process. Topik 3. Dasar Probabilitas. Prima Kristalina Maret 2015 Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 3. Dasar Probabilitas Prima Kristalina Maret 2015 Outline 1. Review Statistika Inferensial 2. Konsep

Lebih terperinci

Learning Outcomes Peluang Bersyarat Latihan-1 Hukum Penggandaan Hukum Total Peluang Latihan-2. Peluang Bersyarat. Julio Adisantoso.

Learning Outcomes Peluang Bersyarat Latihan-1 Hukum Penggandaan Hukum Total Peluang Latihan-2. Peluang Bersyarat. Julio Adisantoso. 2 Maret 2014 Learning Outcome Mahasiswa dapat memahami kejadian dan peluang bersyarat Mahasiswa dapat memahami hukum penggandaan Mahasiswa dapat memahami hukum total peluang Mahasiswa dapat memiliki dasar

Lebih terperinci

Teori Probabilitas 3.2. Debrina Puspita Andriani /

Teori Probabilitas 3.2. Debrina Puspita Andriani    / Teori Probabilitas 3.2 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Konsep Probabilitas Ruang Sampel Komplemen Kejadian Probabilitas Bersyarat Berapa peluang munculnya

Lebih terperinci

PELUANG. P n,r, P r TEKNIK MENGHITUNG: PERKALIAN TEKNIK MENGHITUNG: PERMUTASI TEKNIK MENGHITUNG: PERKALIAN. P n,r =n n 1 n 2 n r 1 = n! n r!

PELUANG. P n,r, P r TEKNIK MENGHITUNG: PERKALIAN TEKNIK MENGHITUNG: PERMUTASI TEKNIK MENGHITUNG: PERKALIAN. P n,r =n n 1 n 2 n r 1 = n! n r! PELUANG TEKNIK MENGHITUNG: PERKALIAN Bab pembelajaran: 1. Teknik Menghitung a. Perkalian b. Permutasi c. Kombinasi 2. Peluang a. Dasar Peluang b. Peluang Bersyarat c. Kebebasan Oleh Ridha Ferdhiana, M.Sc

Lebih terperinci

Lab. Statistik - Kasus 1. Lab. Statistik Kasus 2. Lab. Statistik Kasus 3

Lab. Statistik - Kasus 1. Lab. Statistik Kasus 2. Lab. Statistik Kasus 3 Haryoso Wicaksono, halaman 1 dari 5 halaman Lab. Statistik - Kasus 1 1. Jelaskan istilah-istilah statistik berikut : a. sampel e. responden b. populasi f. data kuantitatif c. statistik sampel g. data kualitatif

Lebih terperinci

STATISTIK INDUSTRI 1. Agustina Eunike, ST., MT., MBA

STATISTIK INDUSTRI 1. Agustina Eunike, ST., MT., MBA STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Probabilitas PELUANG Eksperimen Aktivitas / pengukuran / observasi suatu fenomena yang bervariasi outputnya Ruang Sampel / Sample Space Semua output

Lebih terperinci

Riset Operasional Teori Permainan

Riset Operasional Teori Permainan TEORI PERMAINAN KETENTUAN UMUM 1. Setiap pemain bermain rasional, dengan asumsi memiliki intelegensi yang sama, dan tujuan sama, yaitu memaksimumkan payoff, dengan kriteria maksimin dan minimaks. 2. Terdiri

Lebih terperinci

TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN)

TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN) BAB 6 TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN) Kompetensi Menjelaskan konsep dasar teori probabilitas Indikator 1. Menjelaskan probabilitas 2. Menjelaskan peristiwa mutually exclusive 3. Menjelaskan peristiwa

Lebih terperinci

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS PENGANTAR MODEL PROBABILITAS (PMP, Minggu 1-7) Sri Haryatmi Kartiko Universitas Gadjah Mada Juni 2014 Outline 1 Minggu 1:HIMPUNAN Operasi Himpunan Sifat-Sifat Operasi Himpunan 2 Minggu 2:COUNTING TECHNIQUE

Lebih terperinci

Ruang Sampel dan Kejadian

Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian Perhatikan sekeping mata uang logam dengan sisi-sisi ANGKA dan GAMBAR Sisi Angka (A) Sisi Gambar (G) Maka : Ruang Sampel (S) = { A, G } Titik Sampel = A dan G, maka n(s) = 2 Kejadian

Lebih terperinci

PELUANG. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah

PELUANG. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah 1 PELUANG Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah Kompetensi Dasar : Menggunakan aturan perkalian, permutasi dan kombinasi

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Penelitian ini melibatkan 61 orang subyek penelitian yang secara klinis diduga

BAB IV HASIL PENELITIAN. Penelitian ini melibatkan 61 orang subyek penelitian yang secara klinis diduga BAB IV HASIL PENELITIAN 4.1. Karakteristik subyek penelitian Penelitian ini melibatkan 61 orang subyek penelitian yang secara klinis diduga menderita sindroma metabolik. Seluruh subyek penelitian adalah

Lebih terperinci

BAB V PENGANTAR PROBABILITAS

BAB V PENGANTAR PROBABILITAS BAB V PENGANTAR PROBABILITAS Istilah probabilitas atau peluang merupakan ukuran untuk terjadi atau tidak terjadinya sesuatu peristiwa. Ukuran ini merupakan acuan dasar dalam teori statistika. 1. Beberapa

Lebih terperinci

Learning Outcomes Ruang Contoh Kejadian Aksioma Peluang Latihan. Aksioma Peluang. Julio Adisantoso. 16 Pebruari 2014

Learning Outcomes Ruang Contoh Kejadian Aksioma Peluang Latihan. Aksioma Peluang. Julio Adisantoso. 16 Pebruari 2014 16 Pebruari 2014 Learning Outcome Mahasiswa dapat memahami ruang contoh, kejadian, dan koleksi Mahasiswa dapat melakukan operasi himpunan kejadian Mahasiswa dapat memahami aksioma peluang Mahasiswa dapat

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Ruang Sampel. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Ruang Sampel. Adam Hendra Brata dan Statistika Ruang Adam Hendra Brata adalah suatu ilmu untuk memprediksi suatu kejadian (event) atau dapat disebut peluang suatu kejadian berdasarkan pendekatan matematis. Dengan ilmu probabilitas, kita

Lebih terperinci

Nilai Probabilitas berkisar antara 0 dan 1.

Nilai Probabilitas berkisar antara 0 dan 1. ROBBILITS Tujuan belajar : 1. Mengerti konsep probalitas 2. Mengerti hukum-hukum probabilita 3. Mengerti konsep mutually exclusif dan non exclusive, serta konsep bebas dan tak bebas 4. Memahami permutasi

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian di bidang Ilmu Penyakit Dalam. Waktu: Waktu penelitian dilaksanakan pada Maret-Juli 2013.

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian di bidang Ilmu Penyakit Dalam. Waktu: Waktu penelitian dilaksanakan pada Maret-Juli 2013. BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini adalah penelitian di bidang Ilmu Penyakit Dalam. 4.2 Tempat dan Waktu Penelitian Tempat: Penelitian dilakukan di Rumah Sakit Umum Pusat

Lebih terperinci

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Distribusi Variabel Acak Diskrit Distribusi

Lebih terperinci

Probabilitas = Peluang

Probabilitas = Peluang 1. Pendahuluan Probabilitas = Peluang Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : himpunan yang memuat semua kemungkinan hasil percobaan Kejadian = Event : himpunan bagian dari ruang contoh

Lebih terperinci

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial & Multinomial

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial & Multinomial Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial & Multinomial 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Distribusi Variabel Acak Diskrit Distribusi Binomial Distribusi

Lebih terperinci

PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG. Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung

PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG. Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG A. KAIDAH PENCACAHAN Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung berapa banyaknya cara yang mungkjin terjadi dalam suatu percobaan. Kaidah pencacahan

Lebih terperinci

Suplemen Kuliah STATISTIKA. Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu

Suplemen Kuliah STATISTIKA. Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu Suplemen Kuliah STATISTIKA Pertemuan 5 Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu Konsep Peluang 1. Ruang Contoh dan Kejadian Walpole E. Ronald. (Probabbility

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS PERTEMUAN VIII EvanRamdan PROBABILITAS Dalam menentukan banyaknya anggota kejadian, kadangkala kita tidak selalu dapat mendaftar semua titik sampel dalam percobaan tersebut. Untuk

Lebih terperinci

Ruang Contoh dan Kejadian

Ruang Contoh dan Kejadian 2 N i 1 x i N 2 Ruang Contoh dan Kejadian Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola tertentu Keteraturan acak dalam jangka

Lebih terperinci

BAB 2 PELUANG. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah.

BAB 2 PELUANG. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah. Standar Kompetensi 2 PELUNG Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah. Kompetensi Dasar 1. Menggunakan aturan perkalian, permutasi, dan kombinasi

Lebih terperinci

BAB 2 PELUANG. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah.

BAB 2 PELUANG. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah. Standar Kompetensi 2 PELUNG Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah. Kompetensi Dasar 1. Menggunakan aturan perkalian, permutasi, dan kombinasi

Lebih terperinci

Modul ke: STATISTIK Probabilitas atau Peluang. 05Teknik. Fakultas. Bethriza Hanum ST., MT. Program Studi Teknik Mesin

Modul ke: STATISTIK Probabilitas atau Peluang. 05Teknik. Fakultas. Bethriza Hanum ST., MT. Program Studi Teknik Mesin Modul ke: STATISTIK Probabilitas atau Peluang Fakultas 05Teknik Bethriza Hanum ST., MT Program Studi Teknik Mesin Pengertian dan Pendekatan Mempelajari probabilitas kejadian suatu peristiwa sangat bermanfaat

Lebih terperinci

Probabilitas = Peluang (Bagian II)

Probabilitas = Peluang (Bagian II) Probabilitas = Peluang (Bagian II) 3. Peluang Suatu Kejadian Peluang dalam pengertian awam "kemungkinan" Mis : 1. Hari ini kemungkinan besar akan turun hujan 2. Kemungkinan tahun depan inflasi akan mencapai

Lebih terperinci

BESAR SAMPEL. Saptawati Bardosono

BESAR SAMPEL. Saptawati Bardosono BESAR SAMPEL Saptawati Bardosono Mengapa perlu menentukan besar sampel? Tujuan utama penelitian: Estimasi nilai tertentu pada populasi (rerata, total, rasio), misal: Mengetahui proporsi penyakit ISPA pada

Lebih terperinci

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI KATA PENGANTAR Segala puji syukur bagi Allah SWT yang senantiasa melimpahkan rahmat dan karunia-nya. Sebaik-baiknya shalawat serta salam semoga Allah SWT limpahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW, beserta

Lebih terperinci

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian 6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan. Aturan perkalian Apabila suatu peristiwa dapat terjadi dengan n tahap yang berurutan, dimana tahap pertama terdapat a cara yang berbeda dan seterusnya sampai dengan tahap

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS

Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS 1.1 Arti dan Pentingnya Probabilitas Probabilitas merupakan suatu nilai untuk mengukur besarnya tingkat kemungkinan terjadinya suatu kejadian yang acak. Kejadian Acak

Lebih terperinci

Kompetens n i s : Mahasiswa mam a pu p menjel enj a el s a ka k n gejala ekonomi dengan meng guna k n a konsep probabil i i l t i as

Kompetens n i s : Mahasiswa mam a pu p menjel enj a el s a ka k n gejala ekonomi dengan meng guna k n a konsep probabil i i l t i as Kompetensi: Mahasiswa mampu menjelaskan gejala ekonomi dengan menggunakan konsep probabilitas Hal. 9- Penelitian itu Penuh Kemungkinan (tdk pasti) Mengubah Saya tidak yakin Menjadi Saya yakin akan sukses

Lebih terperinci

KOMBINATORIKA SEDERHANA

KOMBINATORIKA SEDERHANA KOMBINATORIKA SEDERHANA Kaidah Penjumlahan Misal suatu peristiwa dapat terjadi dalam cara yang berlainan (saling asing ). Dalam cara pertama terdapat kemungkinan hasil yang berbeda. Cara kedua memberikan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Probabilitas Probabilitas adalah suatu nilai untuk mengukur tingkat kemungkinan terjadinya suatu peristiwa (event) akan terjadi di masa mendatang yang hasilnya tidak pasti (uncertain

Lebih terperinci

untuk penduduk Sumatera Utara pada tahun 2000.

untuk penduduk Sumatera Utara pada tahun 2000. 92 Gambar 4.15 Tampilan Layar General Life Table Penduduk Wanita Sumatera Utara Tahun 2000 Menggunakan Data Kombinasi Kedua Jenis Kelamin Dengan menggunakan data yang diklasifikasi menurut jenis kelamin

Lebih terperinci

1. 10 orang finalis suatu lomba kecantikan akan dipilih secara acak 3 yang terbaik. Banyak cara pemilihan tersebut ada cara.

1. 10 orang finalis suatu lomba kecantikan akan dipilih secara acak 3 yang terbaik. Banyak cara pemilihan tersebut ada cara. 1. 10 orang finalis suatu lomba kecantikan akan dipilih secara acak 3 yang terbaik. Banyak cara pemilihan tersebut ada cara. A. 70 B. 80 C. 120 D. 360 E. 720 Karena tidak ada aturan atau pengurutan, maka

Lebih terperinci

Perumusan Probabilitas Kejadian Majemuk S S A B A B Maka banyak anggota himpunan gabungan A dan B adalah : n(a n(a B) = n(a) + n(b) n(a n(a B) Kejadia

Perumusan Probabilitas Kejadian Majemuk S S A B A B Maka banyak anggota himpunan gabungan A dan B adalah : n(a n(a B) = n(a) + n(b) n(a n(a B) Kejadia HUKUM PROBABILITAS Pertemuan ke ke--4 Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Perumusan Probabilitas Kejadian Majemuk S S A B A B Maka banyak anggota himpunan gabungan A dan B adalah : n(a n(a B) = n(a) +

Lebih terperinci

Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : himpunan yang memuat semua kemungkinan hasil percobaan

Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : himpunan yang memuat semua kemungkinan hasil percobaan Probabilitas = Peluang (Bagian I) 1. Pendahuluan Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : himpunan yang memuat semua kemungkinan hasil percobaan Comment [sls1]: Page: 1 Misal : a. Ruang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini banyak sekali penyakit berbahaya yang muncul dalam dunia kesehatan. Penyakit-penyakit ini bukan lagi diturunkan melalui faktor gen namun gaya hidup (pola

Lebih terperinci

KOMBINATORIKA. (Latihan Soal) Kus Prihantoso Krisnawan. August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN

KOMBINATORIKA. (Latihan Soal) Kus Prihantoso Krisnawan. August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN KOMBINATORIKA (Latihan Soal) Kus Prihantoso August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN Teori Faktorial Teori Faktorial n! = n (n 1) (n 2) (n 3) 2 1 0! = 1 Teori Faktorial n! = n (n 1)

Lebih terperinci

Probabilitas & Distribusi Probabilitas

Probabilitas & Distribusi Probabilitas Probabilitas & Distribusi Probabilitas Probabilitas Definisi peluang untuk terjadi atau tidak terjadi Probabilitas untuk keluarnya mata satu dalam pelemparan satu kali sebuah dadu? Berapakah peluang seorang

Lebih terperinci